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雷諾采用AI及大數據 預判車輛的故障發(fā)生時間
據外媒報道，雷諾正在研發(fā)機器學習（machine learning）技術。據該公司的人工智能工程師透露，這是實現未來人工駕駛的第一步，屆時車輛將自己掌控駛向汽修廠（garage）的時間，且尋找一家距離最近的汽修廠進行車輛的維修，全程無需人為干預。
據雷諾數據（Renault Digital）部數據科學家Maggie Mhanna透露：“公司已在收集電動車的數據，公司會將具體的部件更換時間記錄另一個數據庫中。最后再將各類數據庫拼接在一起，以便預計車載電池的更換時間。”
該舉措意義重大：未來乘客可能只會搭乘車輛，而不會自行駕車。智囊團RethinkX于今年5月表示，當自動駕駛全面合法化后，公眾會在之后的十年內選擇采用自動駕駛車輛。
在該模式下，人工是能或將識別租賃車輛的故障，使車輛自行駛向最近的汽修廠，為車輛更換所需的零部件。未來的車輛甚至能夠做到車輛故障的自行修復。雷諾Zoe是公司推出的一款電動車，研究人員正在研發(fā)人工智能，確定電池等零件所需的大致更換時間。
以下為雷諾數據系統(tǒng)的工作原理：電動車數據庫采集泛型使用數據（generic usage data），這包括行程起點與終點間的行駛里程數、充電時的電池溫度、外部溫度及功耗等各類數據。
該團隊將提煉這類數據，查找這類數據的最小值、最大值及平均值，并判斷電池的狀態(tài)。憑借這類數據，可建立預測分析建模，在故障發(fā)生前的一個月，提前確定大致的故障發(fā)生時間。
電動車的電池能的運行里程數很長，而埃隆馬斯克也曾提到，進行特斯拉實驗室用測試車輛的行駛里程數才不到50萬英里。因此，該研究團隊需要花費很長時間，才能收集到所需的數據。
來源 蓋世汽車 李文龍
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